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PowerBI DAX 计算组 基础篇

计算组为何而生 很多人只学习已经存在之物,例如: 他知道 DAX 存在,所以学习 DAX,但不问 DAX 为何而生 他知道行上下文的存在,所以学习行上下文,但不问行上下文为何而生 他知道筛选上下文的存在...同理,可以为其他内容建立逻辑,例如: AC - 当前逻辑 PY - 去年同期 YTD - 年度至今 Growth% - 同比增长率 由于这些逻辑有一定的相关性,DAX 设计者将其编为一组,成为计算组(Calculation...所以,对 DAX 引擎的很多快速编辑和批量修改在 Tabular Editor 里进行总是几乎可以操控 DAX 引擎的最新特性。...同样,再建立名为 PY 的计算项,如下: ? 通过建立两个计算项,可以看到: 图表带有问号,表示该内容并未保存到 DAX 引擎。 Ordinal 指定了排序。...同样道理再创建名为 Growth% 的计算项,如下: ? 以及创建名为 YTD 的计算项,如下: ? 这样就创建完毕。 将更改保存至 DAX 引擎 将鼠标移动到这些新建立的项目上,可以看到: ?

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    PowerBI DAX 库存余量模型与计算

    只有将物品的出入对应到相关的批次才能正确计算。 但这就会引入新的管理复杂度。...在设计和进行 DAX 计算时的大忌就是:直接计算。 本案例可以充分体现这点,要计算每一日对应SKU的余量,会同时涉及: 1、同时涉及两个事实表中的日期; 2、同时涉及两个事实表中的SKU。...库存数量和入库数量都可以由简单的聚合计算给出,而每次入库所剩余的量以及库龄则比较复杂,效果如下: ?...在熟练熟练使用 DAX 后,需要有两个能力: 1、将业务逻辑转换为 DAX 计算逻辑 2、为业务逻辑的计算提供合理的数据模型支持 再来看库龄的计算就非常简单了: KPI.库龄天数 = DATEDIFF(...Power BI,尤其是 DAX 的计算,既不是强调技术,也不是强调技巧,而是: 1、可以设计支持业务逻辑表达的数据模型; 2、可以将业务逻辑转为数据的运算逻辑。 ?

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    Thinking in DAX with PowerBI - 逻辑框架 - 计算逻辑

    我们会开设一个系列《Thinking in DAX》和大家一起从思想和计算的抽象层面来再次深入理解这个过程。此前,与此有关的内容,也会纳入进来。...在 DAX 中,你其实已经用过了很多算法,你编写的任何 DAX 公式都是一个算法,都是一个计算方法,这些计算方法被定义成了一个核心部件,叫:度量值。...例如,要计算留存用户数的思路就是要使用集合的结构。 我们后续会计算展示不同数据结构的使用,但这些仅仅是《Thinking in DAX》的一个部分哦。 计算逻辑 这是本文的重点内容了。...本文提出了逻辑框架,并揭示了数据结构和计算方法在 DAX 的本质重要性。...本文详细阐述了计算方法中的三大逻辑以及在 DAX 中的实现并本质地揭示了行上下文的运行逻辑,最后给出了大家修炼 DAX 运算能力的建议。

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    PowerBI DAX 计算客户的平均交易年龄

    问题背景 在生意中,往往需要计算交易客户的平均年龄,但随着时间的推移,客户每年的年龄都在长大,因此,在计算中使用用户在交易时的年龄更加贴切,而不是客户的静态年龄。...技巧:钩子 这里使用了一个通用的 DAX 技巧:钩子。...总结 在研究与客户有关的问题时,往往需要在 客户表 和 订单表 之间联动,这就涉及到不少 DAX 技巧,大家可以自行演练实验。...DAX 设计模式(第二版)中文在线学习正式开放 PowerBI 免费技术讲座系列 - BI佐罗专场 财务报告三大表统一及高级分析通用模板 - 数据结构篇 Zebra BI 4.5 发布 - 支持自定义计算...全网首发 PowerBI 全动态中国式复杂矩阵完美增强版 4.0 版 全网首发 PowerBI DAX 支持面向切面超级设计模式共迎 2021 《PowerBI 高级》 - 视频课首发,成为专家必备

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    如何用 Power BI DAX 计算年度留存客户

    我们需要进一步来计算留存的客户。 留存的客户计算 基于以上的分析,留存的客户,其计算特征如下: 在本月活跃,在未来一年也活跃。...这可以通过不同的 DAX 计算功能组合实现,这里给出常见的集合求交集的方法。...这样,整个效果如下: 可以看出两种方法的计算结果完全一致,得到了检验。 DAX 计算的检验 DAX 的计算是在模型中进行的,这对很多初学者造成困难,因为你根本不知道你计算的正确还是错误。...这里给出的检验方式就是: 用两种方法进行计算,两种方法使用不同的思路或者根本不同的 DAX 函数,来确保它们的逻辑结构不同,如果结果相同,那么两种同时正确,如果结果不同,那么,很可能出现了错误,可以再做检查...总结 DAX 用作数据建模以及计算有着重要的规律和最佳实践,2022 年,我们将带领大家一起从新的维度和视角学习这一套数据分析工具,让你耳目一新。

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    PowerBI DAX 计算组 动态数据格式 图表支持

    用计算组进行支持 当使用计算组后,我们可以分别设置返回的数据格式,达到如下效果: ? 以及: ? 这样,就相当完美了。 底层原理揭秘 在启用了增强的元数据后,DAX 引擎大概的查询如下: ?...使用计算组 计算组,的一个好处就是为一个已知的计算,给定多个计算路径,而在每一个计算路径中,都可以重新: 重塑计算逻辑 指定数据格式 这里正是用到了这点,例如: ?...这里 KPI 实际仅仅是一个占位符,而真正的执行,可以交给计算组来完成。 关于计算组的基本使用,在此前的文章已经介绍,可以参考:PowerBI DAX 计算组 基础篇。 这里可以这样构建,如下: ?...总结 从本文,我们可以感悟到一件比较本质的事情:计算组的动机是,已知某已知指标,需要切换其计算逻辑。...很多伙伴会问,用一个参数表加度量值的配合和直接使用计算组都可以得到一样的效果,那么到底在什么场合下使用计算组呢?答案现在至少有两点: 如果某种计算逻辑的切换,更为通用化。 如: 日期范围。

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    LabVIEW使用移位寄存器计算平均值

    本篇博文分享一种有趣的LabVIEW编程思维:使用移位寄存器计算平均值。...,如下图所示: 关于移位寄存器基础知识不太了解的朋友可以看看这篇文章:labview入门到出家6(进阶篇)——移位寄存器的使用_老曹-laocao的博客-CSDN博客_labview移位寄存器 常规计算平均值的方式是累加求和取平均...,本篇博文将使用移位寄存器计算运行平均值。...通过一个示例了解移位寄存器求平均的方法,示例效果如下所示: 示例中LabVIEW运行生成随机数,使用通过Random Plot在前面板显示当前的随机值,并通过移位寄存器计算最近四个数值的运行平均值。...项目下载请参见:LabVIEW使用移位寄存器计算平均值-嵌入式文档类资源-CSDN下载

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    r语言求平均值_r语言计算中位数

    先来看如何求平均值。...平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算,函数mean()用于在R中计算平均值,语法如下: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)...当我们提供trim参数时,向量中的值进行排序,然后从计算平均值中删除所需数量的观察值,例如,当trim = 0.3时,每一端的3个值将从计算中删除以找到均值。...在这种情况下,排序的向量为(-21,-5,2,3,42,7,8,12,18,54),从用于计算平均值的向量中从左边删除:(-21,-5,2)和从右边删除:(12,18,54)这几个值。...众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值,不同于平均值和中位数,众数可以同时具有数字和字符数据。R没有标准的内置函数来计算众数,因此,我们将创建一个用户自定义函数来计算R中的数据集的众数。

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    PP-DAX入门:无动态,不智能——谈谈DAX函数的计算环境(筛选上下文)问题

    大海:对的,Excel里SUBTOTAL是只对显性的数据进行计算,在Power Pivot(BI)里,我们实现的可就是完全动态的计算了。 小勤:嗯。...在Power Pivot里,函数的计算就是随机应变的,即到底怎么计算,首先看所处在的环境,你对运货商进行切片或对货主区域进行筛选后,SUM函数的计算环境就变了,所以它的计算结果也就随之而变——目前这种通过筛选的方法改变...“计算环境”的概念有个专业叫法:筛选上下文。...大海:不用着急,你现在先有这种概念就行:PowerPivot(BI)里的大部分函数计算时都是受计算环境影响的,所以会随着切片、筛选的数据情况而动态变化,也就是说,你筛选了啥数据出来,我就计算啥,如果你啥都不选的时候...大海:也不是说特例,只是比如说,如果你做数据分析时,我就是需要某些计算不随选择而变化的,那难道用Power Pivot(BI)就歇菜了?那还有啥用啊?

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    python 平均值MAXMIN值 计算从入门到精通「建议收藏」

    入门级计算 1、算数平均值 #样本: S = [s1, s2, s3, …, sn] #算术平均值: m = (s1 + s2 + s3 + … + sn)/n Numpy中的写法 m = numpy.mean...(样本数组) 2、加权平均值 #样本: S = [s1, s2, s3, …, sn] #权重: W = [w1, w2, w3, …, wn] #加权平均值: a = (s1w1 + s2w2 +...s3w3 + … + snwn)/(w1 + w2 + w3 + … + wn) 3、Numpy中的格式 首先是数据源:需要求加权平均值的数据列表和对应的权值列表 elements = [] weights...weights), 1) # 不使用numpy写法2 round(sum([j[0]*j[1] for j in zip(elements, weights)])/sum(weights), 1) 定义函数计算一个序列的平均值的方法...100,101,102,201,202],'wt':[.5,.75,1,.5,1],'value':[60,80,100,100,80]},index=index) 按“值”加权并按指数分组的“wt”的平均值为

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